알파인 리눅스에서 스위프트 앱 패키징하기
알파인 리눅스에서 스위프트 앱을 실행하기 위한 세 가지 방법을 소개합니다. 첫 번째는 Debian chroot를 설정하는 것, 두 번째는 로더와 라이브러리를 포함한 바이너리 패키징이며, 마지막으로 완전 정적 바이너리 컴파일입니다. 이 중 정적 바이너리 방식이 가장 큰 패키지 크기를 가지지만, 가장 포터블하고 독립적인 해결책을 제공합니다.
알파인 리눅스에서 스위프트 앱 패키징하기
알파인 리눅스에서 스위프트 앱을 실행하기 위한 세 가지 방법을 소개합니다. 첫 번째는 Debian chroot를 설정하는 것, 두 번째는 로더와 라이브러리를 포함한 바이너리 패키징이며, 마지막으로 완전 정적 바이너리 컴파일입니다. 이 중 정적 바이너리 방식이 가장 큰 패키지 크기를 가지지만, 가장 포터블하고 독립적인 해결책을 제공합니다.
프로그램에서 시스템 호출이 어디서 발생하는지 찾기: Strace를 이용한 스택 트레이스
이 기사에서는 프로그램이 디버그 정보 없이 컴파일되었을 때에도 strace 도구를 사용하여 시스템 호출(syscalls)의 스택 트레이스를 얻는 방법을 설명합니다. strace는 기본적으로 시스템 호출만 보여주지만, 디버그 정보와 함께 컴파일된 프로그램에서는 각 시스템 호출에 대한 전체 스택 트레이스를 보여줄 수 있습니다.
친구들의 음악 취향을 Last.fm으로 탐색하기
Last.fm을 이용해 친구들이 듣는 음악을 확인하고, 자신이 듣지 않은 곡들을 발견할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 이 서비스는 사용자의 음악 청취 이력을 추적하며, API를 통해 친구들의 인기 트랙을 확인하고 비교하는 기능을 제공합니다. 이 프로그램은 GitHub에 공유될 예정입니다.
서명에서 공개 키 복구하기
서명에서 공개 키를 복구하는 방법은 암호화 스킴에 따라 크게 다릅니다. 예를 들어, ECDSA는 단일 서명으로 공개 키를 복구할 수 있지만, Schnorr 서명의 경우 서명 형식에 따라 복구가 불가능할 수도 있습니다. 이러한 복구 가능성은 보안 설계에 중요한 영향을 미칩니다.
USearch: 단일 파일 유사성 검색 엔진
USearch는 벡터와 텍스트를 위한 작고 빠른 단일 파일 유사성 검색 엔진입니다. 10배 빠른 HNSW 구현을 지원하며, Google과 ClickHouse 같은 회사와 데이터베이스에서 신뢰받고 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어와 플랫폼을 지원하며, 사용자 정의 메트릭스를 JIT 컴파일로 최적화할 수 있습니다.
Z3Py를 활용한 간단한 증명 방법
Z3는 Coq, Isabelle, Agda와 같은 대화형 정리 증명기만큼 강력하지는 않지만, 증명에 사용될 수 있습니다. 이 문서는 짝수/홀수의 성질, 덧셈의 교환법칙과 결합법칙, 코시-슈바르츠 부등식 등 간단한 사실을 증명하는 방법을 보여줍니다. 또한, Z3를 이용해 삼각함수의 성질을 증명하고, 벡터 공간과 행렬 연산에 대한 증명도 다룹니다.
Diff의 50주년
Diff 명령어의 출시 50주년을 맞이하여, 이는 협업 소프트웨어 도구의 핵심이자 시작점으로 평가받고 있습니다. Diff와 같은 도구 없이는 현대의 웹 개발 및 문서 편집 작업이 매우 어려워집니다. 이러한 도구는 사람들의 도구로, 누구나 동의 없이 협업과 기여를 가능하게 합니다.
ls(1) 출력을 파싱하지 말아야 하는 이유
ls(1) 명령어의 출력을 파싱하는 것은 많은 문제를 야기합니다. 파일 이름에 거의 모든 문자가 포함될 수 있기 때문에, 파일 목록을 신뢰성 있게 파싱하는 것은 불가능합니다. 대신, 파일 메타데이터를 직접 검색하는 stat 또는 find -printf 같은 도구를 사용하는 것이 최선의 접근 방식입니다.
도커의 한계와 전통적인 컨테이너 이미지 구축 방법 (2021)
도커만이 컨테이너 파일시스템을 구축하는 유일한 방법은 아닙니다. 패키지 관리자와 debootstrap 같은 도구를 사용한 전통적인 방법이 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 또한, chroots 기술이나 btrfs 같은 파일시스템 도구를 통해 비슷한 기능을 구현할 수 있습니다. 이러한 방법들은 도커를 사용하는 것보다 더 우수할 수 있습니다.
생산적인 글쓰기와 문제 해결을 위한 끊김없는 시간의 중요성
피터 드러커의 인용문은 글쓰기 작업을 위해 6-8시간 동안의 끊김없는 시간을 할애하는 것의 가치를 강조합니다. 이는 '제로 드래프트'를 생성하고 다듬는 데 도움이 됩니다. 이는 복잡하고 모호한 문제를 해결할 때 '제로 드래프트' 기법을 사용하는 저자의 과정과 일치합니다. 가장 큰 도전은 이러한 문제 해결을 위한 시간을 확보하는 것입니다.
파이썬에서 문자열 결합하기: '헉' 순간
파이썬 코드 작성 경험이 17년인 저자는 문자열을 결합할 때 + 연산자 대신 리스트에 추가하고 str.join()으로 결합하는 방법을 추천합니다. 또한, 제너레이터와 리스트 컴프리헨션의 메모리 효율성과 성능 차이를 비교하며, CPython 구현의 특이점을 지적합니다.
어드레스 새니타이저(ASan) 내부 구조
어드레스 새니타이저(ASan)는 C와 C++에서 메모리 오용을 감지하는 도구입니다. 이는 GCC, Clang, MSVC와 같은 주요 컴파일러에서 지원됩니다. ASan은 메모리 매핑, 섀도우 메모리, 감염 등의 핵심 개념을 통해 다양한 메모리 관련 오류를 탐지하며, 성능 저하는 평균적으로 약 1.93배입니다.
루프 최적화에 너무 많은 시간을 투자하다
옥타브 라로즈 박사과정 학생이 SOM 언어 인터프리터 작업 중 루프 최적화에 집중했습니다. 특히 to:do: 메소드를 원시적으로 구현하려다가 설계 문제에 부딪혔지만, 결국 더 나은 해결책을 찾아냈습니다. 인터프리터의 설계가 성능에 큰 영향을 미칠 수 있음을 보여줍니다.
웹사이트에서 AI 훈련 차단하기
웹사이트에서 AI 훈련을 완전히 차단하는 것은 불가능하지만, 몇 가지 조치를 취해 AI 훈련을 방해할 수 있습니다. 로봇.txt 파일에 AI 크롤러 사용자 에이전트를 추가하고, X-Robots-Tag HTTP 헤더를 'noai'로 설정하며, HTML 헤드에 'noai, noimageai' 메타 태그를 추가하는 것이 포함됩니다.
장고 SQLite 프로덕션 설정 최적화
장고의 기본 SQLite 설정은 프로덕션 환경에 적합하지 않습니다. WAL 저널 모드 활성화와 IMMEDIATE 트랜잭션 사용이 중요한 변경 사항입니다. 또한, 추가적인 SQLite 설정을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2024년 8월에 예정된 장고 5.1에서는 settings.py 파일에서 직접 SQLite 설정을 구성할 수 있게 됩니다.
Git 워크트리를 위한 한 줄 퍼지 찾기
이 글에서는 fzf를 사용하여 Git 워크트리 간에 빠르게 이동할 수 있는 간단한 명령어를 소개합니다. git worktree list 명령어로 워크트리 목록을 가져오고, fzf로 원하는 워크트리를 선택한 후, awk를 통해 경로를 추출하여 cd로 디렉토리를 변경합니다. 이 기술은 Git 브랜치나 tmux 세션 등 다른 맥락에서도 활용 가능합니다.
다크 모드 구현에 대한 주요 노트
다크 모드를 구현할 때는 몇 가지 주의해야 할 점이 있습니다. 예를 들어, 사용자의 선호를 저장하는 로컬 스토리지 사용, 여러 탭에서 테마를 일관되게 업데이트하는 방법 등이 중요합니다. 또한, 'prefers-color-scheme' CSS 미디어 셀렉터를 활용하여 OS 레벨의 설정에 반응하게 할 수 있습니다.
개발자 조명: 데달리움 — 전체 웹을 RPG 게임으로 변환
데달리움은 인터넷 전체를 롤플레잉 게임(RPG)으로 변환하는 새로운 브라우저 게임 개념입니다. 플레이어는 '네트워크 가디언' 아바타를 맞춤 설정한 후 다른 플레이어와 전투를 벌이거나 혼자 모험 레벨을 탐험할 수 있습니다. 로이콤 게임즈가 개발한 이 게임은 현재 베타 버전이며, 매일 약 4,000명의 활성 플레이어가 있습니다. 웹을 RPG로 즐기고 싶다면 '데달리움'을 시도해 보세요.
레스토랑 호출기 시스템 역설계하기
호기심 많은 저자는 레스토랑 호출기 시스템의 작동 원리를 알아보기 위해 Retekess 브랜드의 TD-158 호출기 시스템을 구매하여 분석했습니다. 이 시스템은 433 MHz에서 OOK 인코딩 방식을 사용하며, 패킷 구조와 명령어를 파악하여 프로토콜을 역설계하는 데 성공했습니다. 그러나 코드의 잠재적 오용을 방지하기 위해 공개하지 않기로 결정했습니다.
온디맨드 트랜스코더 개발의 도전
온디맨드 트랜스코더는 사용자가 비디오 품질을 선택하고 인터넷 속도 변화에 따라 자동으로 최적의 품질로 전환할 수 있게 해줍니다. HLS를 사용하여 품질 전환을 가능하게 하며, 세그먼트 간의 키 프레임을 정렬하는 것이 중요합니다. 이 기술은 다양한 클라이언트 장치와 연결 속도에 대응할 수 있는 트랜스코더를 구축하는 데 필수적입니다.